变压器绕组多故障条件下的振动信号特征提取

发布时间：2018-03-06 19:07

  本文选题：变压器　切入点：绕组故障　出处：《电力自动化设备》2014年08期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对变压器绕组多种故障并发的工况,在分析变压器绕组振动机理的基础上,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)的振动信号特征提取方法。采用EEMD方法对变压器绕组振动信号进行分解得到各阶本征模函数(IMF),利用IMF能量和2范数构造特征矢量,将该特征矢量作为变压器绕组状态识别的判据。利用Fisher判别法对所提方法的有效性进行验证。试验结果表明,利用所提方法提取的各状态特征矢量区别明显,与快速傅里叶变换(FFT)方法相比,所提方法可准确识别出变压器绕组的混合故障状态。
[Abstract]:Based on the analysis of the vibration mechanism of transformer windings, the vibration mechanism of transformer windings is analyzed on the basis of the concurrent working conditions of various faults in transformer windings. A method of feature extraction of vibration signal based on empirical mode decomposition (EEMD) is proposed. The eigenmode function of each order is obtained by decomposing the vibration signal of transformer windings by EEMD method, and the eigenvector is constructed by using IMF energy and 2 norm. The feature vector is used as the criterion of transformer winding state recognition, and the validity of the proposed method is verified by using Fisher discriminant method. The experimental results show that the proposed method is different from each state feature vector. Compared with the fast Fourier transform (FFT) method, the proposed method can accurately identify the mixed fault state of transformer windings.
【作者单位】： 华北电力大学控制与计算机工程学院;华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(13XS-30,13MS88)~~
【分类号】：TM407

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本文编号：1576099